微分方程:速成包

公式表、每个专题的关键方法步骤和 8 道练习题,完整解答附在最后。

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1公式与方法

微分方程

指数增长/衰减
dy/dt = ky → y = y0ekt
半衰期
k = ln 2 / t½
牛顿冷却定律
T(t) = Ta + (T0 − Ta)e−kt
积分因子
y′ + p(x)y = q(x): μ = e∫p dx, (μy)′ = μq
混合槽
dm/dt = r·c − (r/V)·m

积分

幂法则
∫xⁿ dx = xⁿ⁺¹/(n + 1) + C
定积分
∫ab f dx = F(b) − F(a)
常用积分
∫eˣ dx = eˣ, ∫1/x dx = ln|x|, ∫sin x dx = −cos x
曲线间的面积
∫ab (f − g) dx

方法

  1. 尽可能把被积函数改写为简单项之和。
  2. 应用幂法则:∫xⁿ dx = xⁿ⁺¹/(n + 1),以及 ex、1/x、sin 和 cos 的基本积分。
  3. 当看到一个函数和它的导数同时出现时,用换元法。
  4. 对于定积分,计算 F(b) − F(a)。

导数

幂法则
(xⁿ)′ = n·xⁿ⁻¹
乘积法则
(uv)′ = u′v + uv′
商法则
(u/v)′ = (u′v − uv′)/v²
链式法则
f(g(x))′ = f′(g(x))·g′(x)
常用导数
(eˣ)′ = eˣ, (ln x)′ = 1/x, (sin x)′ = cos x, (cos x)′ = −sin x

方法

  1. 识别结构:和、积、商还是复合。
  2. 对 x 的每个幂应用幂法则。
  3. 需要时使用乘积法则、商法则或链式法则。
  4. 化简,如有要求再代入该点求值。

数值方法

二分法
c = (a + b)/2, width after n steps (b − a)/2ⁿ
牛顿–拉弗森法
xn+1 = xₙ − f(xₙ)/f′(xₙ)
线性插值
y = y₁ + (y₂ − y₁)(x − x₁)/(x₂ − x₁)
梯形法则
T = (h/2)[f₀ + 2f₁ + … + 2fn−1 + fₙ], h = (b − a)/n
辛普森法则(n 为偶数)
S = (h/3)[f₀ + 4f₁ + 2f₂ + … + 4fn−1 + fₙ]
梯形法则的误差界
|E| ≤ (b − a)h²M/12, M = max|f″|
欧拉
yn+1 = yₙ + h·f(tₙ, yₙ)
休恩法
yn+1 = yₙ + (h/2)(k₁ + k₂), k₂ = f(tₙ + h, yₙ + hk₁)
RK4
yn+1 = yₙ + (h/6)(k₁ + 2k₂ + 2k₃ + k₄)

方法

  1. 求根:二分法要检查变号,牛顿法要计算 f 和 f′,并在迭代值表中保留六位或更多位数字。
  2. 求表中的值:在两个相邻的点之间做线性插值。
  3. 求积分:求出 h = (b − a)/n,列出每个节点处的 f,应用权重(梯形法则为 1, 2, …, 2, 1;n 为偶数时辛普森法则为 1, 4, 2, …, 4, 1),再乘以 h/2 或 h/3。
  4. 求常微分方程:从 t₀ 出发,用 yₙ₊₁ = yₙ + h·f(tₙ, yₙ)(欧拉法)或平均斜率(休恩法)逐步前进,每步一行,直到到达所要求的 t。

2练习题

1.微分方程中等
t (min)T (°C)35Ta​T = ?

一个 500 °C 的钢锻件放在 22 °C 的车间里冷却。 它遵循牛顿冷却定律 dT/dt = −k·(T − Tₐ)。 已知 k = 0.04 min⁻¹,求 35 min 后的温度 T。

T0 = 500 °CTa = 22 °Ck = 0.04 min⁻¹t = 35 min
T = °C
2.微分方程困难
ty1.5y(1.5) = ?

求解 y′ + 2y = 7e−3t,y(0) = 0。求 y(1.5)。

y′ + 2y = 7e−3ty(0) = 0
y(1.5) =
3.积分中等
xy2y = √(4x)

将 y = √(4x) 之下、从 x = 0 到 x = 2 的区域绕 x 轴旋转。求该旋转体(抛物面体)的体积 V。

y = √(4x)0 ≤ x ≤ 2
V =
4.积分困难
xy−22

求抛物线 y = 4 − x² 与 x 轴之间区域的面积 A。

y = 4 − x²
A =
5.导数中等
xyx = 1.5

设 f(x) = x·sin(2x),x 以弧度计。求 f′(1.5)。

f(x) = x·sin(2x)x = 1.5 rad
f′(1.5) =
6.导数困难
xy

设 f(x) = x3 + 10.5x2 + 36x + 5。求局部极大值点的 x 坐标 x。

f(x) = x3 + 10.5x2 + 36x + 5
x =
7.数值方法中等
t (s)0246810v (m/s)101014192227

每隔 2 s 测量一次车辆的速度(见表)。用梯形法则估计从 t = 0 到 t = 10 s 行驶的距离 s。

h = 2 sn = 5
s = m
8.数值方法困难
00.20.40.612ty(0, 1)

对 y′ = t + y,y(0) = 1,用休恩法(改进欧拉法),取 h = 0.25,估计 y3 ≈ y(0.75)。

y′ = t + yy(0) = 1h = 0.25
y3 =

3溶液

1.微分方程

答案: T = 139.9 °C

一阶微分方程:dy/dt = k·y 的解为 y = y₀·ekt(k > 0 时增长,k < 0 时衰减);半衰期 T 对应 k = ln 2/T。牛顿冷却定律 dT/dt = −k·(T − Tₐ) 给出 T(t) = Tₐ + (T₀ − Tₐ)·e−kt。线性方程 y′ + p(x)·y = q(x) 用积分因子 μ = e∫p dx 求解:(μy)′ = μq,所以 μy = ∫μq dx + C。

冷却定律的解

T(t) = 22 + 478·e−0.04t

代入 t

T(35) = 22 + 478·0.2466 = 139.9 °C

答案

T = 139.9 °C
2.微分方程

答案: y(1.5) = 0.2707

一阶微分方程:dy/dt = k·y 的解为 y = y₀·ekt(k > 0 时增长,k < 0 时衰减);半衰期 T 对应 k = ln 2/T。牛顿冷却定律 dT/dt = −k·(T − Tₐ) 给出 T(t) = Tₐ + (T₀ − Tₐ)·e−kt。线性方程 y′ + p(x)·y = q(x) 用积分因子 μ = e∫p dx 求解:(μy)′ = μq,所以 μy = ∫μq dx + C。

积分因子

μ = e2t
(e2ty)′ = 7e−t

通解

y = 7/(−1)·e−3t + C·e−2t = −7·e−3t + C·e−2t

初始条件

0 = −7 + C → C = 7

求值

y(1.5) = −7·0.01111 + 7·0.04979 = 0.2707

答案

y(1.5) = 0.2707
3.积分

答案: V = 25.13

旋转体体积:把 y = f(x) 之下、从 x = a 到 x = b 的区域绕 x 轴旋转,得到一个旋转体,它在 x 处的横截面是半径为 f(x) 的圆盘。把圆盘相加得 V = π∫ₐᵇ f(x)² dx。当区域位于外曲线 R(x) 与内曲线 r(x) 之间时,每个薄片是一个垫圈:V = π∫ₐᵇ (R(x)² − r(x)²) dx。相减之前要先把半径平方。

圆盘法

V = π∫₀2 4x dx

积分

V = π·4·2²/2 = 25.13

答案

V = 25.13
4.积分

答案: A = 10.67

定积分:∫ₐᵇ f(x) dx 是从 a 到 b 图像与 x 轴之间的有向面积。求一个原函数 F(F′ = f),再计算 F(b) − F(a)。幂法则:∫xⁿ dx = xⁿ⁺¹/(n + 1)。两条曲线之间的面积为 ∫(上 − 下) dx。

零点

4 − x² = 0 → x = ±2

积分

A = [4x − x³/3]−22 = 5.333 − (−5.333) = 10.67

答案

A = 10.67
5.导数

答案: f′(1.5) = −2.829

求导:导数 f′(x) 是图像在 x 处的斜率。幂法则:(xⁿ)′ = n·xⁿ⁻¹。乘积法则:(uv)′ = u′v + uv′。链式法则:(f(g(x)))′ = f′(g(x))·g′(x)。在 f′(x) = 0 处,图像有水平切线:极大值、极小值或鞍点。

乘积法则与链式法则

f′(x) = sin(2x) + 2x·cos(2x)

代入

f′(1.5) = 0.1411 + 3·(−0.99) = −2.829

答案

f′(1.5) = −2.829
6.导数

答案: x = −4

求导:导数 f′(x) 是图像在 x 处的斜率。幂法则:(xⁿ)′ = n·xⁿ⁻¹。乘积法则:(uv)′ = u′v + uv′。链式法则:(f(g(x)))′ = f′(g(x))·g′(x)。在 f′(x) = 0 处,图像有水平切线:极大值、极小值或鞍点。

导数

f′(x) = 3x2 + 21x + 36 = 3·(x2 + 7x + 12)

解 f′(x) = 0

x = −4 或 x = −3

判断哪个是哪个

f″(x) = 6x + 21:在极大值处为负,在极小值处为正。

f″(−4) = −3, f″(−3) = 3
x = −4

答案

x = −4
7.数值方法

答案: s = 167 m

数值积分:把 [a, b] 分成 n 条宽度为 h = (b − a)/n 的窄条,节点为 x₀ … xₙ。梯形法则:T = (h/2)[f₀ + 2f₁ + 2f₂ + … + 2fn−1 + fₙ]。辛普森法则(n 为偶数):S = (h/3)[f₀ + 4f₁ + 2f₂ + 4f₃ + … + 4fn−1 + fₙ]。梯形法则的误差按 h² 缩小(误差界 (b − a)h²·M/12,其中 M = max|f″|),辛普森法则按 h⁴ 缩小,所以在节点数相同时辛普森法则通常精确得多。

加权和

10 + 2·10 + 2·14 + 2·19 + 2·22 + 27 = 167

梯形法则

s = (2/2)·167 = 167 m

答案

s = 167 m
8.数值方法

答案: y3 = 2.457

y′ = f(t, y) 的数值解:欧拉法沿每一步起点处的斜率前进:yn+1 = yₙ + h·f(tₙ, yₙ)。休恩法(改进欧拉法)取起点处斜率与欧拉预测点处斜率的平均:k₁ = f(tₙ, yₙ),k₂ = f(tₙ + h, yₙ + h·k₁),yn+1 = yₙ + (h/2)(k₁ + k₂)。经典龙格–库塔法 (RK4) 结合四个斜率:yn+1 = yₙ + (h/6)(k₁ + 2k₂ + 2k₃ + k₄)。欧拉法的整体误差与 h 成正比,休恩法与 h² 成正比,RK4 与 h⁴ 成正比。

ntₙyₙk₁k₂yₙ₊₁00111.51.312510.251.31251.56252.2031251.78320320.51.7832032.2832033.1040042.456604

休恩法各步

y₁ = 1 + (0.25/2)(1 + 1.5) = 1.3125
y₂ = 1.3125 + (0.25/2)(1.5625 + 2.203125) = 1.783203
y₃ = 1.783203 + (0.25/2)(2.283203 + 3.104004) = 2.456604
00.20.40.612ty

图表

y3 = 2.457

答案

y3 = 2.457

精确值为 y(0.75) = 2.484。

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